일본열대어연구소에 의하면 가정에서 배출되는 각종 폐수나 식품가공공장 등에서 방기되는 폐수를 열대어로 정화하여 다시 사용할 수 있도록 하는 새로운 폐수처리방법을 개발하였다고 한다. 이 방법은 지금까지 널기 사용되어온 물리적, 화학적인 폐수처리방법과는 달리 열대어를 중심으로한 일종의 동식물의 천적이용이란 점에서 매우 흥미로운 방법이라고 할 수 있다. 더우기 2차 공해의 염려도 없기 때문에 금후 활성오니법(박테리아가 혜우기물을 섭취함으로써 폐수를 정수로 전환케 하는 폐수처리법)등과 같은 다른 처리방법과 함께 일본 각지로 보급될 전망이라고 한다. 이에 본고에서는 열대어를 이용한 폐수처리방법에 관하여 소개하리고 한다.
본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.
본 연구에서는 통신산업에서 사용되는 비용추정 방법론을 조명하고, 새로운 방법론을 제시하고 있다. 통신산업에서 적정 비용산정작업은 매우 중요한 작업 중 하나이지만, 전통적인 산업과 달리 통신산업 특유성질로 인하여 비용산정이 매우 힘든 것이 사실이다. 본 연구에서는 기존의 비용추정방법과 다르게 Neural Network Model을 비용추정방법으로 사용함으로써 통신산업 비용추정기법으로 간단하고 이론적 측면에서 더 적합한 방법을 제시하였다.
본 논문은 효과적인 시계열 예측을 위한 새로운 퍼지 학습방법을 제안한다. 기존의 학습방법에서는 입력 데이터를 F(y(t),y(t-1),y(t-2)..)의 형태로 주어 예측을 수행했으나 본 논문에서 제안한 방법에서는 입력 데이터를 F(y(t)-y(t-1),y(t-1)-y(t-2)..)로 설정한다. 이것은 각 입력값의 차이를 새로운 입력으로 사용함으로써 유사한 시계열 분포를 좀더 능동적인 퍼지 규칙으로 만들기 때문에 Non-stationary한 데이터뿐만 아니라 기존의 시계열 데이터 예측방법 보다 나은 결과를 나타낸다. 알고리즘의 수행능력을 살펴보기 위해 Mackey-Glass time series와 Lorenz data를 사용하였다.
본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.
소프트웨어 컴포넌트의 재사용은 새로운 소프트웨어를 개발하기 위해 이미 개발되어진 컴포넌트나 적절하게 수정된 컴포넌트를 사용하는 것이다. 따라서 컴포넌트 저장소에 저장되어 있는 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있어야 하며, 검색된 컴포넌트를 적용하여 새로운 소프트웨어를 개발할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 컴포넌트 저장소에 XML 기반으로 명세된 컴포넌트들의 검색 방법과 소프트웨어 아키텍쳐 재구성을 위한 구조 검색 방법을 제안한다. 제안한 검색 방법에서 시그니쳐 일치 방법은 컴포넌트 검색의 재현율을 향상시키며, 행위 일치 검색은 컴포넌트 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 구조 검색 방법은 소프트웨어 아키택쳐의 재구성을 위해 컴포넌트의 구조적인 관점에서 컴포넌트를 검색할 수 있다.
본 논문에서는 혼합예약요청(hybrid reservation request) 알고리즘을 적용한 새로운 동적 예약 TDMA 프로토콜을 제안한다. 제안된 혼합 예약 요청 알고리즘은 기존의 랜덤접속방식과 기지국의 중재 없이 단말간 직접 신호교환을 통하여 이웃 단말의 새로운 예약 요청을 대신 전송하는 방식을 혼합해서 사용하는 방법이다. 이 알고리즘은 기존 slotted-ALOHA 방식을 이용한 예약 요청의 비효율성을 개선하여 새로운 단말의 예약 요청실패로 인한 셀 전송지연 및 호 봉쇄 확률(call blocking probability)을 줄이기 위한 목적으로 제안되었다. 제안한 알고리즘은 새로 전송할 데이터를 가진 단말이 많은 경우에 특히 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 모든 종류의 트래픽이 예약을 통한 전송방식으로 전송된다. 즉, 단말들로부터의 예약 요청을 바탕으로, 기지국이 스케줄링을 하여 트래픽 별로 접근 슬랏을 할당해 주는 방식이다. 이 경우, 예약 요청을 하는 방법은 새로 전송을 개시하는 단말과 이미 전송중인 단말의 경우가 다른데, 새로운 전송을 위한 예약이 필요한 단말은 제안하는 알고리즘을 이용하며, 이미 예약에 성공한 단말은 기존에 사용하던 자신의 버스트헤더(burst header)에 피기백(piggybacking)하는 방법을 이용한다. 제안한 알고리즘에 따라, 새로 접속하는 단말이나 새로운 예약 요청이 필요한 단말은 두 단계로 요청을 전송할 수 있다. 첫 번째 단계는 이미 예약에 성공하여 전송중인 이웃단말에게 전송요청신호를 보내 간접적으로 기지국에게 예약을 요청하는 방법이며, 두 번째 단계는 첫 번째 방법이 실패했을 경우 기존의 랜덤접속방법에 참가하는 것이다 먼저 첫 번째 방법에서는 단말이 랜덤접근 구간의 예약요청구간(resonation request)중 하나의 미니 슬랏을 선택해 이웃 단말들에게 한번 방송(broadcast) 한다 이후 ACK 응답구간(ACK receive)에서 응답을 받으면 예약요청성공이라 간주하고, 그렇지 않으면 실패로 판단, 뒤이어 오는 랜덤접근구간(normal random access period)에 참가하여 기지국에게 직접 예약 요청을 한다. 시뮬레이션은 기존 slotted-ALOHA방식으로 랜덤 접속을 할 경우와 제안한 방식과의 성공률을 비교해 제안한 방식의 call blocking probability가 낮음을 보였다.
본 논문에는 매입형 영구자석 전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 회전행렬을 이용한 고주파 신호주입 센서리스 구동 시 회전자 위치 오차 추정 성능 향상을 위한 새로운 인덕턴스 추정방법을 제안하였다. 회전행렬을 이용한 회전자 위치 오차 추정 방법은 위치 오차의 넓은 추정 범위 및 선형성을 만족하는 장점이 있으나 모델 기반 인덕턴스를 사용하기 때문에 실제 인덕턴스 값과 차이가 있을 시 추정된 위치 오차가 부정확 할 수 있다. 따라서 정확한 위치 오차를 구하기 위해 본 논문은 오프라인 상황에서 인덕턴스를 추정하는 새로운 방법을 제시하였으며 모의 실험으로 제안한 방법을 검증하였다.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.
본 논문은 이진 사운딩시퀀스를 이용하여 채널 임펄스응답을 측정하는 새로운 방법에 대하여 기술하였다. 이 새로운 방법은 한개의 상관기를 이용하는 대신에 세 개의 상관기를 이용하나 이상적인 채널 임펄스응답을 얻을 수 있다. 본 세안 방법에서 이용되는 사운딩 시퀀스의 부류는, GSM에 기반을 둔 디지틀 셀루리 이동전화 시스템에서 사용하는 채널 임펄스응답측정 이진부호로서 0 지연과 중간 지연을 제외한 모든 지연에서 자기상관함수 값이 영의 값을 갖는 채널응답측정을 위한 트레이닝 시퀀스이다. 또한 본 논문에서는 0 지연과 중간 지연을 제왼한 모든 지연에서 자기상관함수 값이 영이 되는 이진부호를 탐색하는 효과적인 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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